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统计学习方法——决策树

决策树学习的三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪一、决策树模型（分类与回归方法） 1.1 基本概念决策树可为多叉树，是描述对实例进行分类的树形结构决策树由结点和有向边组成。其中结点又分为：内部结点（表示特征或属性）、叶结点（表示类别）决策树采用

十、决策树算法简介-泰坦尼克号乘客生存预测

python编程快速上手（持续更新中…）文章目录 python编程快速上手（持续更新中…）4.1 决策树算法简介概述 4.2 决策树分类原理1 熵1.1 概念1.2 案例 2 决策树的划分依据一------信息增益2.1 概念2.2 案例： 3 决策树的划分依据二----信息增益率4 决策树的划分依据三——基尼值和基

决策树

决策树（Decision Tree）在本章中，我们将向您展示如何制作“决策树”。决策树是一种流程图，可以帮助您根据以前的经验进行决策。在这个例子中，一个人将尝试决定他/她是否应该参加喜剧节目。幸运的是，我们的例中人物每次在镇上举办喜剧节目时都进行注册，并注册一些关于喜剧演员的信息，并且

ROC曲线与AUC面积、Gini系数、KS值之间关系

P-R曲线是分别将查准率Precision作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。 ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值都是基于两个重要的指标真阳率TPR（又叫查全率或召回率）和假阳率FPR（误诊率）得来的。其中AUC面积、Gini系数是进一步在ROC曲线基础上得到的。 ROC曲线 R

1. 决策树算法简介

1. 决策树算法简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是

决策树算法2-决策树分类原理2.4-基尼值和基尼指数

1 概念 CART决策树使用"基尼指数" (Gini index)来选择划分属性，分类和回归任务都可用。基尼值Gini（D）：从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率 Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。 2 计算数据集 D 的纯度可用基尼值来度量: $p_k=\frac{c^k}{D}$,D为样本的所有数

Gini指数、Gini系数、Gini不纯是一回事吗？

决策树算法CART中用的是哪一个？用的是Gini impurity，也就是基尼不纯。 Gini impuirty是什么？假设这个数据集里有kk种不同标签，第ii个标签所占的比重为pipi，那么Gini impurity为 1−∑i=1kp2i,1−∑i=1kpi2, 它描述了一个数据集中标签分布的纯度，类似于entropy。 Gini coeff

机器学习之决策树算法

导读通常决策树一共有三种实现方法，分别是ID3、C4.5和CART（Classification And Regression Tree，即分类回归树），回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题：数据是怎么分裂的（ID3、C4.5、CART）如何选择分类的属性（哪个属性作为根节点，哪个属性作为子节点）什么时候

3. 分类树

CART分类树跟回归树大不相同，但与此前的 ID3 和 C4.5 基本套路相同。ID3和 C4.5 分别采用信息增益和信息增益比来选择最优特征，但CART分类树采用Gini指数来进行特征选择。先来看 Gini 指数的定义。 Gini指数是针对概率分布而言的。假设在一个分类问题中有 K 个类，样本属于第 k 个类的

机器学习中的那些树——决策树（三、CART 树）

前言距上篇文章已经过了9个月 orz。。趁着期末复习，把博客补一补。。在前面的文章中介绍了决策树的 ID3，C4.5 算法。我们知道了 ID3 算法是基于各节点的信息增益的大小 $\operatorname{Gain}(D, a)=\operatorname{Ent}(D)-\sum_{v} \frac{\left|D^{v}\right|}{|D|} \operatorname{Ent

空间计量百科全书式的使用指南, 只此一份掌握此独门秘籍

决策树信息熵（entropy），基尼系数（gini）

总是很容易忘记一些专业术语的公式，可以先理解再去记住 1.信息熵（entropy）反正就是先计算每一类别的占比，然后再乘法，最后再将每一类加起来 def entropy(sr): """计算信息熵，以一个明细的观测点序列为输入 \n 参数: ---------- sr: series, 一列明细数据，非统

信息熵与基尼指数

本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。信息熵和条件熵信息熵熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 $X$ 是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 \[P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., n \]则随机变量 $X$ 的熵

决策树算法原理详解ID3、C4.5和CART

文章目录什么是决策树熵、条件熵ID3、C4.5CART 什么是决策树决策树可以简单理解为是一种根据特征信息不断分裂，直至达到某一阈值（可以是max_depth、min_node_leafs等）分裂结束，就是一串的if…then…结构。那么谁作为第一个if判断的特征呢？这就需要熵、条件熵、信息

基尼系数（Gini Impurity）的理解和计算

一、基尼指数的概念基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0. 二、基尼系数的计算公式基尼指数

决策树-基尼指数

基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0. 基尼指数的计算方法为：其中，pk表示样本属于第k个类别的概率举例：根

第4章决策树

文章目录 4.2 划分选择4.2.1 信息增益4.2.2 增益率4.2.3 基尼指数 4.2 划分选择 4.2.1 信息增益信息熵假定当前样本集合 D D D 中第 k

模型之woe、iv、gini

Woe公式如下： woe反映的是在自变量每个分组下违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异。 IV公式如下： IV衡量的是某一个变量的信息量，相当于是自变量woe值的一个加权求和，其值的大小决定了自变量对于目标变量的影响程度；从另一个角度来看的话，IV公式与信息

决策树(Decision Tree)

目录决策树信息熵ID3C4.5CRAT 博客地址: https://xiaoxiablogs.top 决策树决策树是一种常见的机器学习算法. 所谓决策树,其实就是通过某种方法选择特征的筛选顺序,然后对每一个特征进行分分支,也就相当于将每个特征都做成if-else语句. 简单的说,决策树就是多个if-else组合在一起,

Python与机器学习——决策树

决策树理论基础决策树是建立在信息论的基础上的，决策树的生成就是让数据的"不确定性"减少越多越好，意味着划分能获得越多的信息。信息的不确定性可以用信息熵和基尼指数来描述。信息熵信息熵的定义其实也比较简单： H(y)=∑k=1Kpklog⁡pk(信息熵公式)H(y)=\sum_{k=1}^Kp_k\l

CART

关于CART Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现，通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。 CART算法是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算

交叉熵

原文链接：https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/56691137 参考： http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4581803.html?utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/58248347 https://www.zhihu.com/question/41252833/ans

【Python机器学习】决策树分类

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2,min_samples_leaf =1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None,class_we

决策树总结整理

决策树特点决策树是一种基本的分类与回归方法，是一种树形结构，由内部结点和叶节点组成，其中：内部结点表示一个特征和属性；叶节点表示最终的分类了；一个实例如下，其中椭圆为内部结点，方框为叶节点：决策树与概率分布决策树表示在给定特征条件下类的条件概率分布，这一条件概

决策树算法梳理

1.信息论基础熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度熵：(entropy)是表示随机变量不确定性的度量，如果一件事有nnn种可能结果，每种结果的概率为pi(i=1,2…,n)p_i(i=1,2…,n)pi(i=1,2…,n)，那么熵表示为 H=−∑i=1npilogpiH = -\sum _{i=1}^{n}p_ilogp_iH=−i=1∑npilogpi